Alina Veronika Cartus

B.Eng.

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Konfigurationsfreies Energiemonitoring in einem semantisch heterogenen Umfeld auf Basis von NLP- Methoden

Gewinnung von Strukturinformationen aus semantisch heterogenen Gebäudeautomationsnetzen durch KI-gestützte Mustererkennung
Technisches Monitoring von gebäudetechnischen Anlagen ist essenziell, um die Performance von Gebäuden zu überwachen und ökologisch und ökonomisch zu optimieren. Aktuell sind Automatismen bzgl. Konfiguration und Engineering von solchen Anwendungen ausschließlich in einem homogenen semantischen Umfeld umsetzbar – alle Komponenten sprechen dieselbe Sprache. Basieren Komponenten auf heterogenen semantischen Quellen und verwenden unterschiedliche Protokolle, so verbleibt nur manueller Aufwand für das Engineering der Anwendungen. In diesem Forschungsprojekt wird eine Methode entwickelt, welche heterogene Kommunikationsprotokolle und Datenpunktbezeichnungen auf eine gemeinsame Struktur und Semantik abbildet. Hierbei werden aktuelle Konzepte aus dem Bereich der Industrie 4.0 Forschung (Verwaltungsschale) und künstlichen Intelligenz (Natural Language Processing, Mustererkennung) im Bereich der technischen Gebäudeausrüstung eingesetzt und weiterentwickelt. Fördermittelgeber: Zukunft Bau Forschungsförderung – Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung Laufzeit: 03.10.2022 bis 02.10.2024

Interoperability of semantically heterogeneous digital twins through Natural Language Processing methods
Cartus, A.; Both, M.; Maisch, N.; Müller, J.; Diedrich, C., Hg.: 14th REHVA HVAC World Congress, Rotterdam

DOI: 10.34641/clima.2022.143
Automated performance monitoring of HVAC components by artificial intelligence
Both, M.; Cartus, A.; Maisch, N.; Kämper, B.; Müller, J.; Diedrich, C., Hg.: 14th REHVA HVAC World Congress, Rotterdam

DOI: 10.34641/clima.2022.144